Data Science Roadmap: Difference between revisions

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1
(@pipegas_WP)
 
(@pipegas_WP)
Line 1: Line 1:
'''خريطة طريق علم البيانات'''
=== خريطة طريق علم البيانات ===


'''مقدمة'''
'''مقدمة'''
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين الإحصاء وعلوم الحاسوب والمعرفة بالمجال لاستخراج رؤى قيمة من البيانات. يزداد الطلب على علماء البيانات بشكل كبير، خاصة في مجالات مثل [[تداول العملات المشفرة]]، حيث يمكن استخدام البيانات التاريخية والآنية لاتخاذ قرارات تداول مستنيرة. هذه المقالة هي خريطة طريق للمبتدئين الراغبين في دخول مجال علم البيانات، مع التركيز على التطبيقات المحتملة في تداول الخيارات الثنائية والعملات المشفرة.


علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين الإحصاء، وعلوم الحاسوب، والمعرفة بالمجال لحل المشكلات المعقدة واتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات. يزداد الطلب على علماء البيانات بشكل كبير في مختلف الصناعات، مما يجعلها مسارًا وظيفيًا واعدًا. هذه المقالة تقدم خريطة طريق شاملة للمبتدئين الراغبين في دخول عالم علم البيانات.
'''المرحلة الأولى: الأساسيات'''


== الخطوة الأولى: الأساسيات الرياضية والإحصائية ==
*  '''الرياضيات والإحصاء:''' فهم قوي للرياضيات والإحصاء أمر بالغ الأهمية. يجب التركيز على:
    *  '''الجبر الخطي:''' المصفوفات، المتجهات، العمليات عليها. [[الجبر الخطي]] ضروري لفهم العديد من خوارزميات التعلم الآلي.
    *  '''حساب التفاضل والتكامل:''' الاشتقاق، التكامل، التحسين. [[حساب التفاضل والتكامل]] يساعد في فهم كيفية عمل الخوارزميات.
    *  '''الإحصاء والاحتمالات:''' التوزيعات الاحتمالية، الاختبارات الإحصائية، الانحدار. [[الإحصاء]] هو حجر الزاوية في علم البيانات.
    *  '''نظرية الاحتمالات:''' فهم الاحتمالات الشرطية، نظرية بايز. [[نظرية بايز]] مهمة في بناء نماذج تنبؤية.
*  '''برمجة:''' إتقان لغة برمجة واحدة على الأقل ضروري.
    *  '''Python:''' هي اللغة الأكثر شيوعًا في علم البيانات بسبب مكتباتها الغنية. [[Python]] توفر بيئة قوية للتحليل.
    *  '''R:''' لغة قوية أخرى، خاصة في الإحصاء. [[R]] غالبًا ما تستخدم في الأوساط الأكاديمية.
    *  '''SQL:''' للوصول إلى قواعد البيانات وإدارتها. [[SQL]] ضروري لاستخراج البيانات.
*  '''أساسيات قواعد البيانات:''' فهم أنواع قواعد البيانات وكيفية الاستعلام عنها. [[قواعد البيانات]] هي مصدر البيانات الرئيسي.


قبل الغوص في البرمجة والتعلم الآلي، من الضروري بناء أساس قوي في الرياضيات والإحصاء. هذه المفاهيم ضرورية لفهم الخوارزميات وتقييم النتائج.
'''المرحلة الثانية: التعلم الآلي'''


*  '''الجبر الخطي:''' فهم المتجهات والمصفوفات والعمليات عليها. [[الجبر الخطي]] مهم لتمثيل البيانات ومعالجتها.
*  '''التعلم الخاضع للإشراف:'''
*  '''حساب التفاضل والتكامل:''' فهم المشتقات والتكاملات لتحسين الخوارزميات. [[حساب التفاضل والتكامل]] يلعب دورًا في العديد من خوارزميات التعلم الآلي.
    *  '''الانحدار الخطي واللوجستي:''' للتنبؤ بقيم مستمرة أو تصنيف البيانات. [[الانحدار الخطي]] و [[الانحدار اللوجستي]] هما من أبسط الخوارزميات.
*  '''الإحصاء والاحتمالات:''' فهم التوزيعات الإحصائية، واختبار الفرضيات، والانحدار، والارتباط. [[الإحصاء]] هو أساس تحليل البيانات.
    *  '''أشجار القرار:''' لتقسيم البيانات بناءً على الميزات. [[أشجار القرار]] سهلة الفهم والتفسير.
*  '''نظرية الاحتمالات:''' فهم المفاهيم مثل الاحتمال الشرطي، وقاعدة بايز، والتوزيعات الاحتمالية. [[نظرية الاحتمالات]] ضرورية لفهم نماذج التعلم الآلي.
    *  '''الشبكات العصبية:''' نماذج معقدة مستوحاة من الدماغ البشري. [[الشبكات العصبية]] قوية ولكنها تتطلب بيانات كثيرة.
    *  '''آلات المتجهات الداعمة:''' فعالة في التصنيف والتنبؤ. [[آلات المتجهات الداعمة]] جيدة في التعامل مع البيانات عالية الأبعاد.
*  '''التعلم غير الخاضع للإشراف:'''
    *  '''التجميع:''' لتجميع البيانات المتشابهة معًا. [[التجميع]] يساعد في اكتشاف الأنماط.
    *  '''تقليل الأبعاد:''' لتبسيط البيانات مع الحفاظ على المعلومات المهمة. [[تقليل الأبعاد]] يحسن أداء الخوارزميات.
*  '''التعلم المعزز:''' تدريب الوكلاء لاتخاذ القرارات في بيئة معينة. [[التعلم المعزز]] يمكن استخدامه في تداول الخيارات الثنائية.


== الخطوة الثانية: تعلم لغات البرمجة ==
'''المرحلة الثالثة: تطبيقات في تداول العملات المشفرة والخيارات الثنائية'''


بعد بناء الأساس الرياضي، يجب تعلم لغات البرمجة المستخدمة في علم البيانات.
*  '''التحليل الفني:''' استخدام الرسوم البيانية والمؤشرات للتنبؤ بحركات الأسعار. [[التحليل الفني]] هو أساس التداول.
    *  '''المتوسطات المتحركة:''' [[المتوسطات المتحركة]] تساعد في تحديد الاتجاهات.
    *  '''مؤشر القوة النسبية (RSI):''' [[RSI]] يقيس زخم السعر.
    *  '''مؤشر الماكد (MACD):''' [[MACD]] يحدد تغيرات الزخم.
    *  '''خطوط فيبوناتشي:''' [[خطوط فيبوناتشي]] تحدد مستويات الدعم والمقاومة.
*  '''التحليل الأساسي:''' تقييم العوامل الاقتصادية والمالية التي تؤثر على الأسعار. [[التحليل الأساسي]] يوفر رؤية طويلة الأجل.
*  '''تحليل حجم التداول:''' فهم حجم التداول لتأكيد الاتجاهات. [[تحليل حجم التداول]] يعزز دقة التنبؤات.
*  '''نماذج التنبؤ بالأسعار:''' استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة. [[التنبؤ بالأسعار]] هو الهدف النهائي.
    *  '''سلاسل ماركوف:''' [[سلاسل ماركوف]] لنمذجة التسلسلات الزمنية.
    *  '''شبكات LSTM:''' [[LSTM]] فعالة في التعامل مع البيانات الزمنية.
    *  '''نماذج ARIMA:''' [[ARIMA]] تستخدم في التنبؤ بالبيانات الزمنية.
*  '''استراتيجيات التداول الآلي:''' تطوير أنظمة تداول آلية بناءً على نماذج التعلم الآلي. [[التداول الآلي]] يوفر سرعة ودقة.
*  '''إدارة المخاطر:''' استخدام البيانات لتحسين إدارة المخاطر. [[إدارة المخاطر]] ضرورية لحماية رأس المال.


*  '''Python:''' اللغة الأكثر شيوعًا في علم البيانات نظرًا لسهولة استخدامها وتوفر مكتبات قوية. [[Python]] هي الخيار الأمثل للمبتدئين.
'''استراتيجيات تداول متقدمة'''
*  '''R:''' لغة قوية أخرى، خاصة في التحليل الإحصائي. [[R]] غالبًا ما تستخدم في الأوساط الأكاديمية.
*  '''SQL:''' ضرورية لاستخراج البيانات من قواعد البيانات وإدارتها. [[SQL]] هي لغة الاستعلام القياسية.


== الخطوة الثالثة: أدوات علم البيانات والمكتبات ==
*  '''استراتيجية الاختراق:''' [[استراتيجية الاختراق]] تعتمد على كسر مستويات الدعم والمقاومة.
*  '''استراتيجية التداول المتأرجح:''' [[التداول المتأرجح]] يستهدف الربح من تقلبات الأسعار.
*  '''استراتيجية التداول اليومي:''' [[التداول اليومي]] يتطلب مراقبة مستمرة للسوق.
*  '''استراتيجية المتوسط المتحرك المتقاطع:''' [[المتوسط المتحرك المتقاطع]] تستخدم تقاطع المتوسطات المتحركة للإشارة إلى الفرص.
*  '''استراتيجية بولينجر باند:''' [[بولينجر باند]] تستخدم النطاقات لتحديد التقلبات.
*  '''استراتيجية RSI:''' [[استراتيجية RSI]] تستخدم مؤشر القوة النسبية لتحديد ظروف ذروة الشراء والبيع.
*  '''استراتيجية MACD:''' [[استراتيجية MACD]] تستخدم مؤشر الماكد لتحديد اتجاهات الزخم.
*  '''استراتيجية فيبوناتشي:''' [[استراتيجية فيبوناتشي]] تستخدم خطوط فيبوناتشي لتحديد مستويات الدعم والمقاومة.
*  '''استراتيجية Ichimoku Cloud:''' [[Ichimoku Cloud]] توفر نظرة شاملة للسوق.
*  '''استراتيجية Elliot Wave:''' [[Elliot Wave]] تحلل الأنماط المتكررة في الأسعار.
*  '''استراتيجية Head and Shoulders:''' [[Head and Shoulders]] نمط انعكاسي شائع.
*  '''استراتيجية Double Top/Bottom:''' [[Double Top/Bottom]] أنماط انعكاسية أخرى.
*  '''استراتيجية Triangle:''' [[Triangle]] نمط استمراري أو انعكاسي.
*  '''استراتيجية Flag/Pennant:''' [[Flag/Pennant]] أنماط استمرارية.
*  '''استراتيجية Harmonic Patterns:''' [[Harmonic Patterns]] أنماط معقدة تعتمد على نسب فيبوناتشي.


بعد تعلم لغة برمجة، يجب التعرف على الأدوات والمكتبات المستخدمة في علم البيانات.
'''الأدوات والموارد'''


*  '''Pandas:''' مكتبة Python لمعالجة البيانات وتحليلها. [[Pandas]] تسهل التعامل مع البيانات المنظمة.
*  '''TensorFlow:''' [[TensorFlow]] مكتبة قوية للتعلم الآلي.
*  '''NumPy:''' مكتبة Python للحسابات العددية. [[NumPy]] توفر دعمًا قويًا للمصفوفات والعمليات الرياضية.
*  '''Keras:''' [[Keras]] واجهة سهلة الاستخدام لـ TensorFlow.
*  '''Matplotlib و Seaborn:''' مكتبات Python لتصور البيانات. [[تصور البيانات]] يساعد في فهم الأنماط والاتجاهات.
*  '''Scikit-learn:''' [[Scikit-learn]] مكتبة شاملة للتعلم الآلي.
*  '''Scikit-learn:''' مكتبة Python للتعلم الآلي. [[التعلم الآلي]] يوفر خوارزميات جاهزة للاستخدام.
*  '''Pandas:''' [[Pandas]] مكتبة لمعالجة البيانات.
*  '''TensorFlow و Keras و PyTorch:''' أطر عمل للتعلم العميق. [[التعلم العميق]] مناسب للمهام المعقدة مثل التعرف على الصور والصوت.
*  '''NumPy:''' [[NumPy]] مكتبة للحسابات العلمية.
 
*  '''Kaggle:''' [[Kaggle]] منصة للمسابقات ومجموعات البيانات.
== الخطوة الرابعة: استكشاف البيانات وتحليلها ==
 
تتضمن هذه الخطوة عملية جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها لاستخلاص رؤى قيمة.
 
*  '''تنظيف البيانات:''' التعامل مع القيم المفقودة، والقيم المتطرفة، وتنسيق البيانات. [[تنظيف البيانات]] يضمن جودة البيانات.
*  '''استكشاف البيانات (EDA):''' استخدام تقنيات التصور والإحصاء لفهم البيانات. [[استكشاف البيانات]] يساعد في تحديد الأنماط والعلاقات.
*  '''الهندسة المميزة:''' إنشاء ميزات جديدة من البيانات الموجودة لتحسين أداء النماذج. [[الهندسة المميزة]] هي فن تحويل البيانات.
 
== الخطوة الخامسة: بناء نماذج التعلم الآلي ==
 
في هذه الخطوة، يتم بناء نماذج التعلم الآلي للتنبؤ أو التصنيف أو التجميع.
 
*  '''الانحدار الخطي واللوجستي:''' نماذج بسيطة ولكنها قوية للتنبؤ والتصنيف. [[الانحدار الخطي]] و [[الانحدار اللوجستي]] هما أساسيات التعلم الآلي.
*  '''أشجار القرار والغابات العشوائية:''' نماذج قوية وغير خطية. [[أشجار القرار]] و [[الغابات العشوائية]] مناسبة للبيانات المعقدة.
*  '''آلات الدعم المتجهي (SVM):''' نماذج فعالة للتصنيف والانحدار. [[آلات الدعم المتجهي]] يمكنها التعامل مع البيانات ذات الأبعاد العالية.
*  '''الشبكات العصبية:''' نماذج معقدة مستوحاة من الدماغ البشري. [[الشبكات العصبية]] قوية ولكنها تتطلب بيانات كثيرة.
 
== الخطوة السادسة: تقييم النماذج وتحسينها ==
 
بعد بناء النماذج، يجب تقييم أدائها وتحسينها.
 
*  '''مقاييس التقييم:''' استخدام مقاييس مثل الدقة، والاسترجاع، و F1-score، و RMSE لتقييم النماذج. [[مقاييس التقييم]] تساعد في مقارنة النماذج المختلفة.
*  '''التحقق المتقاطع:''' تقنية لتقييم أداء النماذج بشكل موثوق. [[التحقق المتقاطع]] يقلل من خطر التجاوز.
*  '''ضبط المعلمات:''' تحسين أداء النماذج عن طريق ضبط معلمات الخوارزمية. [[ضبط المعلمات]] يمكن أن يحسن بشكل كبير من أداء النموذج.
 
== استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية ذات الصلة (للتوضيح والتوسع في استخدام البيانات) ==
 
*  [[بولينجر باند]]
*  [[MACD]]
*  [[RSI]]
*  [[Fibonacci Retracements]]
*  [[Ichimoku Cloud]]
*  [[Head and Shoulders]]
*  [[Double Top/Bottom]]
*  [[Moving Average Crossover]]
*  [[Candlestick Patterns]]
*  [[Elliott Wave Theory]]
*  [[Support and Resistance]]
*  [[Volume Analysis]]
*  [[Breakout Trading]]
*  [[Scalping]]
*  [[Day Trading]]
 
== التحليل الفني وحجم التداول ==
 
*  [[التحليل الفني]] يعتمد على دراسة الرسوم البيانية التاريخية لتحديد الاتجاهات المستقبلية.
*  [[حجم التداول]] هو عدد الأسهم أو العقود المتداولة في فترة زمنية معينة.
*  [[مؤشر متوسط التداول]] يقيس متوسط حجم التداول على مدى فترة زمنية محددة.
*  [[التقلبات]] تشير إلى مدى تغير سعر الأصل.
*  [[السيولة]] تشير إلى مدى سهولة شراء أو بيع الأصل.
*  [[مؤشر القوة النسبية (RSI)]] يقيس سرعة وتغير تحركات الأسعار.
*  [[مؤشر الماكد (MACD)]] يوضح العلاقة بين متوسطين متحركين لأسعار الأسهم.
*  [[مؤشر ستوكاستيك]] يقارن سعر الإغلاق الحالي بنطاق أسعاره خلال فترة زمنية معينة.
*  [[مؤشر ADX]] يقيس قوة الاتجاه.
*  [[مؤشر ATR]] يقيس تقلبات الأسعار.
 
== الموارد الإضافية ==
 
*  [[Coursera]]
*  [[Udacity]]
*  [[edX]]
*  [[Kaggle]]
*  [[GitHub]]


'''خاتمة'''
'''خاتمة'''
علم البيانات هو مجال واسع ومتطور باستمرار. هذه الخريطة طريق توفر نقطة انطلاق للمبتدئين الراغبين في استكشاف هذا المجال المثير، خاصة في سياق تداول العملات المشفرة والخيارات الثنائية. مع التفاني والممارسة المستمرة، يمكن لأي شخص بناء مهارات قوية في علم البيانات وتحقيق النجاح في هذا المجال.


علم البيانات مجال مثير ومليء بالتحديات. من خلال اتباع خريطة الطريق هذه، يمكن للمبتدئين بناء أساس قوي والبدء في رحلتهم نحو أن يصبحوا علماء بيانات ناجحين. تذكر أن التعلم المستمر والممارسة هما مفتاح النجاح في هذا المجال المتطور باستمرار.
[[Category:الفئة:علم_البيانات]]
 
[[Category:**الفئة:علم_البيانات**]]


== ابدأ التداول الآن ==
== ابدأ التداول الآن ==

Revision as of 09:05, 23 April 2025

خريطة طريق علم البيانات

مقدمة علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين الإحصاء وعلوم الحاسوب والمعرفة بالمجال لاستخراج رؤى قيمة من البيانات. يزداد الطلب على علماء البيانات بشكل كبير، خاصة في مجالات مثل تداول العملات المشفرة، حيث يمكن استخدام البيانات التاريخية والآنية لاتخاذ قرارات تداول مستنيرة. هذه المقالة هي خريطة طريق للمبتدئين الراغبين في دخول مجال علم البيانات، مع التركيز على التطبيقات المحتملة في تداول الخيارات الثنائية والعملات المشفرة.

المرحلة الأولى: الأساسيات

  • الرياضيات والإحصاء: فهم قوي للرياضيات والإحصاء أمر بالغ الأهمية. يجب التركيز على:
   *   الجبر الخطي: المصفوفات، المتجهات، العمليات عليها. الجبر الخطي ضروري لفهم العديد من خوارزميات التعلم الآلي.
   *   حساب التفاضل والتكامل: الاشتقاق، التكامل، التحسين. حساب التفاضل والتكامل يساعد في فهم كيفية عمل الخوارزميات.
   *   الإحصاء والاحتمالات: التوزيعات الاحتمالية، الاختبارات الإحصائية، الانحدار. الإحصاء هو حجر الزاوية في علم البيانات.
   *   نظرية الاحتمالات: فهم الاحتمالات الشرطية، نظرية بايز. نظرية بايز مهمة في بناء نماذج تنبؤية.
  • برمجة: إتقان لغة برمجة واحدة على الأقل ضروري.
   *   Python: هي اللغة الأكثر شيوعًا في علم البيانات بسبب مكتباتها الغنية. Python توفر بيئة قوية للتحليل.
   *   R: لغة قوية أخرى، خاصة في الإحصاء. R غالبًا ما تستخدم في الأوساط الأكاديمية.
   *   SQL: للوصول إلى قواعد البيانات وإدارتها. SQL ضروري لاستخراج البيانات.
  • أساسيات قواعد البيانات: فهم أنواع قواعد البيانات وكيفية الاستعلام عنها. قواعد البيانات هي مصدر البيانات الرئيسي.

المرحلة الثانية: التعلم الآلي

  • التعلم الخاضع للإشراف:
   *   الانحدار الخطي واللوجستي: للتنبؤ بقيم مستمرة أو تصنيف البيانات. الانحدار الخطي و الانحدار اللوجستي هما من أبسط الخوارزميات.
   *   أشجار القرار: لتقسيم البيانات بناءً على الميزات. أشجار القرار سهلة الفهم والتفسير.
   *   الشبكات العصبية: نماذج معقدة مستوحاة من الدماغ البشري. الشبكات العصبية قوية ولكنها تتطلب بيانات كثيرة.
   *   آلات المتجهات الداعمة: فعالة في التصنيف والتنبؤ. آلات المتجهات الداعمة جيدة في التعامل مع البيانات عالية الأبعاد.
  • التعلم غير الخاضع للإشراف:
   *   التجميع: لتجميع البيانات المتشابهة معًا. التجميع يساعد في اكتشاف الأنماط.
   *   تقليل الأبعاد: لتبسيط البيانات مع الحفاظ على المعلومات المهمة. تقليل الأبعاد يحسن أداء الخوارزميات.
  • التعلم المعزز: تدريب الوكلاء لاتخاذ القرارات في بيئة معينة. التعلم المعزز يمكن استخدامه في تداول الخيارات الثنائية.

المرحلة الثالثة: تطبيقات في تداول العملات المشفرة والخيارات الثنائية

  • التحليل الفني: استخدام الرسوم البيانية والمؤشرات للتنبؤ بحركات الأسعار. التحليل الفني هو أساس التداول.
   *   المتوسطات المتحركة: المتوسطات المتحركة تساعد في تحديد الاتجاهات.
   *   مؤشر القوة النسبية (RSI): RSI يقيس زخم السعر.
   *   مؤشر الماكد (MACD): MACD يحدد تغيرات الزخم.
   *   خطوط فيبوناتشي: خطوط فيبوناتشي تحدد مستويات الدعم والمقاومة.
  • التحليل الأساسي: تقييم العوامل الاقتصادية والمالية التي تؤثر على الأسعار. التحليل الأساسي يوفر رؤية طويلة الأجل.
  • تحليل حجم التداول: فهم حجم التداول لتأكيد الاتجاهات. تحليل حجم التداول يعزز دقة التنبؤات.
  • نماذج التنبؤ بالأسعار: استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة. التنبؤ بالأسعار هو الهدف النهائي.
   *   سلاسل ماركوف: سلاسل ماركوف لنمذجة التسلسلات الزمنية.
   *   شبكات LSTM: LSTM فعالة في التعامل مع البيانات الزمنية.
   *   نماذج ARIMA: ARIMA تستخدم في التنبؤ بالبيانات الزمنية.
  • استراتيجيات التداول الآلي: تطوير أنظمة تداول آلية بناءً على نماذج التعلم الآلي. التداول الآلي يوفر سرعة ودقة.
  • إدارة المخاطر: استخدام البيانات لتحسين إدارة المخاطر. إدارة المخاطر ضرورية لحماية رأس المال.

استراتيجيات تداول متقدمة

  • استراتيجية الاختراق: استراتيجية الاختراق تعتمد على كسر مستويات الدعم والمقاومة.
  • استراتيجية التداول المتأرجح: التداول المتأرجح يستهدف الربح من تقلبات الأسعار.
  • استراتيجية التداول اليومي: التداول اليومي يتطلب مراقبة مستمرة للسوق.
  • استراتيجية المتوسط المتحرك المتقاطع: المتوسط المتحرك المتقاطع تستخدم تقاطع المتوسطات المتحركة للإشارة إلى الفرص.
  • استراتيجية بولينجر باند: بولينجر باند تستخدم النطاقات لتحديد التقلبات.
  • استراتيجية RSI: استراتيجية RSI تستخدم مؤشر القوة النسبية لتحديد ظروف ذروة الشراء والبيع.
  • استراتيجية MACD: استراتيجية MACD تستخدم مؤشر الماكد لتحديد اتجاهات الزخم.
  • استراتيجية فيبوناتشي: استراتيجية فيبوناتشي تستخدم خطوط فيبوناتشي لتحديد مستويات الدعم والمقاومة.
  • استراتيجية Ichimoku Cloud: Ichimoku Cloud توفر نظرة شاملة للسوق.
  • استراتيجية Elliot Wave: Elliot Wave تحلل الأنماط المتكررة في الأسعار.
  • استراتيجية Head and Shoulders: Head and Shoulders نمط انعكاسي شائع.
  • استراتيجية Double Top/Bottom: Double Top/Bottom أنماط انعكاسية أخرى.
  • استراتيجية Triangle: Triangle نمط استمراري أو انعكاسي.
  • استراتيجية Flag/Pennant: Flag/Pennant أنماط استمرارية.
  • استراتيجية Harmonic Patterns: Harmonic Patterns أنماط معقدة تعتمد على نسب فيبوناتشي.

الأدوات والموارد

  • TensorFlow: TensorFlow مكتبة قوية للتعلم الآلي.
  • Keras: Keras واجهة سهلة الاستخدام لـ TensorFlow.
  • Scikit-learn: Scikit-learn مكتبة شاملة للتعلم الآلي.
  • Pandas: Pandas مكتبة لمعالجة البيانات.
  • NumPy: NumPy مكتبة للحسابات العلمية.
  • Kaggle: Kaggle منصة للمسابقات ومجموعات البيانات.

خاتمة علم البيانات هو مجال واسع ومتطور باستمرار. هذه الخريطة طريق توفر نقطة انطلاق للمبتدئين الراغبين في استكشاف هذا المجال المثير، خاصة في سياق تداول العملات المشفرة والخيارات الثنائية. مع التفاني والممارسة المستمرة، يمكن لأي شخص بناء مهارات قوية في علم البيانات وتحقيق النجاح في هذا المجال.

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

Баннер
Retrieved from "https://binaryoption.wiki/ar/index.php?title=Data_Science_Roadmap&oldid=33794"